SKIM：面向LLM智能体结构化生成的剪枝蒸馏框架
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SKIM：面向LLM智能体结构化生成的剪枝蒸馏框架
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AI 综述
Moonseok Choi等作者提出SKIM，一个面向结构化生成下LLM智能体的剪枝与蒸馏框架。该框架按token角色将位置分为上下文、决策和格式三类，并据此设计类别感知的剪枝显著性分数与on-policy蒸馏目标。 作者称，在工具调用基准和多步智能体循环中，SKIM在多种模型规模与稀疏度下均优于基线，高稀疏度场景提升最明显。该工作入选NeurIPS 2026。
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最新进展11月6日 13:00
SKIM：通过选择性知识知情掩码剪枝大语言模型智能体报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- arXiv cs.CLSKIM：通过选择性知识知情掩码剪枝大语言模型智能体
SKIM 是首个面向结构化生成下 LLM 智能体的剪枝与蒸馏框架，按 token 角色将位置划分为上下文、决策和格式三类，并据此设计类别感知的剪枝显著性分数与 on-policy 蒸馏目标。在工具调用基准和多步智能体循环中，SKIM 在多种模型规模与稀疏度下均优于基线，高稀疏度场景提升最明显。该工作入选 NeurIPS 2026。
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